Méthode de Gauss-Jordan

Bonsoir ! Voici mon code pour la méthode du pivot de Gauss. J'ai un petit problème: je n'obtiens pas les bonnes solutions des matrices A et B et la triangularisation fonctionne correctement uniquement pour la matrice A. Peut-être que le problème se pose au niveau de la résolution ?

Code:

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from __future__ import division
import numpy as np
 
def gaussjordan(M):
    M[0][0]=float(M[0][0])
    M=np.array(M)
    for i in range(len(M)):
        # 1) recherche de la valeur maximale
        ligne_pivot=i
        for k in range(i,len(M)):
            if abs(M[k][i])>abs(M[ligne_pivot][i]):
                ligne_pivot=k
        # 2) permutation de la ligne contenant le pivot
        M[i],M[ligne_pivot]=M[ligne_pivot],([0 for j in range(len(M[0]))]+M[i])
        # 3) normalisation en divisant par le pivot
        M[i]=M[i]/M[i][i]
        # 4) application du pivot a toutes les lignes
        if i!=len(M):
            for n in range(i+1,len(M)):
                M[n]+= (-M[i]*M[n][i])
    # 5) triangularisation (matrice inferieure remplie de zeros)
    for e in range(len(M)-1, -1, -1):
        tot=len(M)-e-1
        for g in range(1,tot+1):
            M[e]+=(-M[e]*M[e][e+g]*M[e+g])
    return M
 
A=[[1, -2, 2, 5],[3, -6, -4, 1],[4, 3, 1, 3]]
B=[[1, 1, 2, 5],[1, -1, -1, 1],[1, 0, 1, 3]]

Modification: problème réglé